(57)【要約】ユーザにとって適切なコンテンツを推薦する推薦支援装置等を提供する。  推薦支援装置は、評価度取得手段（評価度取得部）と、アルゴリズム判定手段（アルゴリズム判定部）とを有する。評価度取得手段は、コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する機能を有する。アルゴリズム判定手段は、前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する。
2012026410.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する評価度取得手段と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出するアルゴリズム判定手段と
を備えた推薦支援装置。
【請求項２】
前記ユーザにより選択された前記コンテンツの重視度を前記アルゴリズム毎に算出する重視度算出手段をさらに備え、
前記アルゴリズム判定手段は、前記算出された重視度と前記取得された評価度とに基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する請求項１記載の推薦支援装置。
【請求項３】
前記重視度算出手段は、前記アルゴリズムにより算出された前記コンテンツの推薦順位の逆数を、当該コンテンツの重視度として算出する請求項２記載の推薦支援装置。
【請求項４】
前記アルゴリズム判定手段は、ユーザからの評価度が取得されていない前記アルゴリズムの適性度を、前記ユーザからの評価度が取得されている前記アルゴリズムの適性度と、前記重視度算出手段により算出された重視度とに基づいて推定する請求項２又は請求項３記載の推薦支援装置。
【請求項５】
前記評価度取得手段は、ユーザによりコンテンツが選択された後に、前記ユーザの評価度を取得する請求項１乃至請求項４の何れか一つに記載の推薦支援装置。
【請求項６】
前記評価度取得手段は、前記評価度として、ユーザの満足度を取得する請求項１乃至請求項５の何れか一つに記載の推薦支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の推薦支援装置から提供されたコンテンツの推薦順位に対するユーザの評価度を受け付け、当該評価度を前記推薦支援装置に送信する構成を有しているユーザ装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載の推薦支援装置と、
請求項７記載のユーザ装置と
を備えた推薦支援システム。
【請求項９】
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得し、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する推薦支援方法。
【請求項１０】
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する処理と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを含むプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦支援装置、推薦支援システム、ユーザ装置、推薦支援方法およびプログラム記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オンラインショッピングサービスを利用するユーザが増えている。オンラインショッピングサービスとは、インターネット経由で商品を通信販売するサービスである。オンラインショッピングサービスを提供するショッピングサイトでは、多種多様な商品が扱われる。ユーザは、その多種多様な商品の中から選択した商品を購入できる。
ショッピングサイトでは多種多様な商品が扱われるために、ユーザは、オンラインショッピングサービスを利用する場合に、どの商品を購入するか判断に迷う場合が多い。このことから、ユーザに対して、次のようなサービスを提供するサイトが増えている。そのサービスとは、ユーザの嗜好に合うと想定される商品をユーザに提示するサービス（以下、推薦サービスともいう）である。推薦サービスには、例えば協調フィルタリングが用いられる。協調フィルタリングとは、アルゴリズム（推薦アルゴリズム）の一つである。この協調フィルタリング（アルゴリズム）では、多くのユーザの嗜好情報を蓄積する。そして、推薦サービスを提供するユーザ（客）と嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて、ユーザ（客）の嗜好に合う商品を推論する。
現在、推薦サービスに利用されている推薦アルゴリズムには、協調フィルタリングの他にも、多様な推薦アルゴリズムがある。それら推薦アルゴリズムは、それぞれ独自の特徴を有する。例えば、上述した協調フィルタリングは、他のユーザの評価に基づいて予測適性値を算出するアルゴリズムを採用している。このように、協調フィルタリングでは、他のユーザの評価に基づいて評価が行われる。このため、協調フィルタリングには、ユーザにとって意外性のある推薦結果が得られるという利点がある。
これに対し、協調フィルタリングには、他のユーザによる評価がない商品を推薦できないという問題がある。また、ユーザ毎に嗜好は本来異なる。このため、メジャーな嗜好を持つユーザは、協調フィルタリングによる推薦結果（他のユーザの情報に基づいた推薦結果）を有効に利用できる。しかしながら、メジャーでない嗜好を持つユーザには、そのような推薦結果を有効に利用できない問題もある。
例えば、特許文献１（特開２００８−２４４６０２）は、放送番組を推薦する情報を表示する表示装置を開示する。この表示装置は、ユーザにとって、より有用な視聴情報を推薦できるようにするために、ユーザプロファイルを複数用意する。そして、当該表示装置は、そのユーザプロファイルと番組選択の嗜好特性とに基づいて推薦結果を変える。
特許文献２（特開２００９−２５２１７８）は、レコメンド情報評価装置を開示する。このレコメンド情報評価装置は、選択されたコンテンツの特性ベクトルおよび選択されなかったコンテンツの特性ベクトルを修正する。そして、当該レコメンド情報評価装置は、修正したコンテンツ特性ベクトルを用いてレコメンドコンテンツカテゴリ毎にユーザ特性ベクトルを生成する。レコメンド情報評価装置は、レコメンドコンテンツカテゴリに対応するユーザ特性ベクトルに基づいて、コンテンツの評価を行う。
特許文献３（特開２００８−１１７０１４）は、情報提供システムを開示する。この情報提供システムは、利用者端末から送信される重視度設定情報を受信し、第１の適性値と重視度設定情報とを用いて、各情報カテゴリに対する統計対象の第２の適性値を算出する。そして、情報提供システムは、算出した第２の適性値を用いて利用者に適合する統計対象を抽出する。
特許文献４（特開２００２−１２３５４７）は、商品群の中から所望の機能を備えた商品を簡単に選び出すことのできる商品選択支援システムを開示する。
特許文献５（特開２００９−２８９０９２）は、コンテンツの推薦において様々なアルゴリズムを柔軟に組み合わせできる情報処理装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２４４６０２
【特許文献２】特開２００９−２５２１７８
【特許文献３】特開２００８−１１７０１４
【特許文献４】特開２００２−１２３５４７
【特許文献５】特開２００９−２８９０９２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の装置は、複数のユーザプロファイルからユーザの嗜好特性を予め取得している。このため、ユーザプロファイルに予め登録されている内容に基づいてユーザの好みの番組を推薦できる。しかしながら、当該装置は、その推薦結果に対するユーザの評価（例えば、満足の度合いや意外性といったユーザの評価）は考慮していない。よって、特許文献１の装置は、ユーザにとって最適な推薦結果を提供できるとは限らない。
また、特許文献２の装置は、関連の深いカテゴリに関する評価に基づいて推薦結果を算出している。しかしながら、当該装置は、特許文献１と同様に、推薦結果に対するユーザの評価については考慮していない。よって、特許文献２の装置は、ユーザにとって最適な推薦結果を提供できるとは限らない。
また、特許文献３のシステムは、２つの評価値を用いてユーザに対する推薦情報を生成している。この２つの評価値は予め算出された値であり、推薦結果に対するユーザの評価を反映していない。よって、特許文献３のシステムは、ユーザにとって最適な推薦結果を提供できるとは限らない。
さらに、特許文献４，５のシステム、装置も、予め登録された評価値に基づいて推薦結果を算出する。その評価値は、推薦結果に対するユーザの評価を反映していない。このため、特許文献３と同様に、特許文献４，５のシステム、装置も、ユーザにとって最適な推薦結果を提供できるとは限らない。
本発明は、上記課題を解決するために考えられた。すなわち、本発明の主な目的は、ユーザの好みに、より良く合うコンテンツを推薦できる推薦支援装置、推薦支援システム、ユーザ装置、推薦支援方法およびプログラム記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の推薦支援装置は、
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する評価度取得手段と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出するアルゴリズム判定手段と
を備えている。
本発明のユーザ装置は、
上記本発明の推薦支援装置から提供されたコンテンツの推薦順位に対するユーザの評価度を受け付け、当該評価度を前記推薦支援装置に送信する構成を有している。
本発明の推薦支援システムは、
上記本発明の推薦支援装置と、
上記本発明のユーザ装置とを有している。
本発明の推薦支援方法は、
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得し、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する。
本発明のプログラム記憶媒体は、
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する処理と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ユーザの好みに、より良く合うコンテンツを推薦できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムの構成を示すブロック図である。
図２は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成するアルゴリズム判定装置とユーザ装置のハードウエア構成を説明する図である。
図３は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成するアルゴリズム記憶部に格納される情報の一例を示す図である。
図４は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成する適性値記憶部に格納される情報の一例を示す図である。
図５は、本発明に係る第１実施形態において推薦支援システムの動作例を示すフローチャートである。
図６は、アルゴリズム記憶部に格納される各推薦アルゴリズムにより算出された各コンテンツの推薦順位の一例を示す図である。
図７は、アルゴリズム記憶部に格納される最適アルゴリズムにより推薦されたコンテンツリストの一例を示す図である。
図８は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成する評価度取得部による評価度の入力インタフェースの一例を示す図である。
図９は、評価度記憶部に格納される評価度の一例を示す図である。
図１０は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成するコンテンツ重視度計算部により算出されたコンテンツの各重視度の一例を示す図である。
図１１は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成するアルゴリズム判定部により算出された適性値の一例を示す図である。
図１２は、アルゴリズム判定部により算出されたアルゴリズムの適性値の一例を示す図である。
図１３は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システムを構成する評価度取得部が取得する評価度の別の例を示す図である。
図１４は、本発明に係る第２実施形態の推薦支援システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、本発明に係る実施形態を図面を参照して説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明に係る第１実施形態の推薦支援システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、推薦支援システム１００は、アルゴリズム判定装置１０とユーザ装置３０を有する。ユーザ装置３０は、通信部３１、入力部３２および表示部３３を有する。アルゴリズム判定装置１０は、通信部１１、制御部１２、リスト作成部１３、評価度取得部（評価度取得手段）１４、重視度計算部（重視度計算手段）１５、アルゴリズム判定部（アルゴリズム判定手段）１６、評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適性値記憶部１９を有する。
アルゴリズム判定装置１０およびユーザ装置３０は、それぞれ、コンピュータにより実現した場合には、図２に示すハードウエア構成を有する。図２に示す構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０、記憶媒体（例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）およびハードディスク記憶装置）５１およびプログラム（ソフトウエア・プログラム；コンピュータ・プログラム）５２を有する。各装置１０，３０のＣＰＵ５０は、各種プログラムを実行することにより、各装置１０，３０の全体的な動作を司る。換言すれば、ＣＰＵ５０は、記憶媒体５１に格納されているプログラムおよびデータを適宜参照しながら、以下に示すアルゴリズム判定装置１０およびユーザ装置３０が備える各機能（各部）を実現する。
より具体的には、ＣＰＵ５０は、記憶媒体５１を適宜参照しながら、アルゴリズム判定装置１０が備える通信部１１、制御部１２等の機能を実現するプログラムを実行する。また、ＣＰＵ５０は、記憶媒体５１を適宜参照しながら、ユーザ装置３０が備える通信部３１等の機能を実現するプログラムを実行する。
まず、ユーザ装置３０の概要について説明する。
ユーザ装置３０は、ユーザが操作する装置である。ユーザは、ユーザ装置３０を操作することにより、インターネットのコンテンツ等を閲覧できる。
ユーザ装置３０は、例えば、パーソナルコンピュータである。当該ユーザ装置３０は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）環境を提供するＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を搭載している。ユーザ装置３０は、前記の如く、通信部３１と、入力部３２と、表示部３３とを有する。
通信部３１は、アルゴリズム判定装置１０の通信部１１との通信を行う機能を有する。入力部３２は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部３２は、例えばパーソナルコンピュータの操作部である。表示部３３は、ユーザに対してコンテンツなどの情報を表示する機能を有する。表示部３３の具体例を挙げると、例えばパーソナルコンピュータのディスプレイ、ＴＶ（ＴｅｌｅＶｉｓｉｏｎ）装置、端末装置（例えばプリンタ）がある。なお、ユーザ装置３０は、パーソナルコンピュータに限定されず、その他に、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等であってもよい。
次に、アルゴリズム判定装置１０の概要について説明する。
アルゴリズム判定装置１０は、前記の如く、通信部１１、制御部１２、リスト作成部１３、評価度取得部１４、重視度計算部１５、アルゴリズム判定部１６、評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適正値記憶部１９を有する。
通信部１１は、インターネット２００およびユーザ装置３０の通信部３１との通信を行う機能を有する。制御部１２は、アルゴリズム判定装置１０の各部を制御する機能を有する。リスト作成部１３は、アルゴリズム記憶部１８に記憶される推薦アルゴリズムに基づいて、コンテンツリストを作成する機能を有する。コンテンツリストとは、通信部１１を介してインターネット２００から取得したコンテンツの表示リストである。評価度取得部１４は、アルゴリズム判定装置１０によるコンテンツの推薦順位に対するユーザの評価度を取得する機能を有する。評価度とは、ユーザ装置３０の表示部３３に表示されたコンテンツの推薦順位に対するユーザの評価、例えば満足度、好感度といった感情の度合いを示す値である。
重視度計算部１５は、ユーザが入力部３２を介して選択したコンテンツについて、リスト作成部１３により作成されたコンテンツリスト内における重視度を計算する機能を有する（詳細は後述する）。アルゴリズム判定部１６は、ユーザが入力部３２を介して入力した評価度と、重視度計算部１５により計算された重視度とに基づいて、各推薦アルゴリズムの適性値（適性度）を計算する機能を有する（詳細は後述する）。適性値とは、推薦アルゴリズムが、どの程度ユーザに適しているかの度合いを示す値である。
評価度記憶部１７は、評価度取得部１４が取得した推薦アルゴリズムのユーザによる評価度を格納する（詳細は後述する）。アルゴリズム記憶部１８は、複数のコンテンツの推薦順位を決定する推薦アルゴリズムを格納する。図３は、アルゴリズム記憶部１８に格納される情報の一例を示す図である。図３に示すように、アルゴリズム記憶部１８は、推薦アルゴリズムの名称とその内容を関連付けて格納する。図３の例では、アルゴリズムＡ、アルゴリズムＢ、アルゴリズムＣという名称と、それぞれの内容とが格納されている。
適性値記憶部１９は、アルゴリズム記憶部１８に格納される各推薦アルゴリズム毎に、アルゴリズム判定部１６により算出された適性値の履歴を格納する。図４は、適性値記憶部１９に格納される情報の一例を示す図である。図４に示すように、適性値記憶部１９は、各推薦アルゴリズムについて、過去に算出された適性値の履歴を格納する（詳細は後述する）。
評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適性値記憶部１９は、具体的には、メモリまたはハードディスク装置等の記憶装置によって実現される。この場合、アルゴリズム判定装置１０が有する記憶装置が、評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適性値記憶部１９として機能する。
アルゴリズム判定装置１０およびユーザ装置３０は、それぞれ異なる装置であってもよいし、同一の装置でもよい。また、アルゴリズム判定装置１０は、評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適性値記憶部１９を省略してもよい。この場合には、外部の記憶装置に、評価度記憶部１７、アルゴリズム記憶部１８および適性値記憶部１９としての機能を持たせる。アルゴリズム判定装置１０は、推薦アルゴリズムに関する情報を、その外部の記憶装置に格納したり、当該外部の記憶装置から読み出す構成としてもよい。
図５は、推薦支援システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。図５を参照して、推薦支援システム１００の動作を説明する。
ユーザは、インターネット２００を通して公開されるコンテンツを閲覧するとき、ユーザ装置３０の入力部３２からコンテンツの閲覧指示を入力する。例えば、ニュースを閲覧したいときには、ユーザは、ポータルサイトからニュース一覧を選択する。買い物をしたいときには、ユーザは、ショッピングサイトから商品のカテゴリを選択する。
ユーザが入力部３２を利用してコンテンツを選択すると、ユーザ装置３０の通信部３１は、その選択されたコンテンツを示す情報を、アルゴリズム判定装置１０に送信する。そして、アルゴリズム判定装置１０は、その選択に応答して、通信部１１を介して上記選択に対応するコンテンツをインターネット２００に接続されているサーバ２０１等から取得する（ステップＳＴ１００）。
このとき、上記選択に対応するコンテンツが複数取得されたとする。アルゴリズム判定装置１０は、取得された複数のコンテンツの推薦順位を以下の動作により決定する。
アルゴリズム判定装置１０の通信部１１は、取得された複数のコンテンツを、制御部１２を介してリスト作成部１３に通知する。リスト作成部１３は、各推薦アルゴリズム毎に、それら取得された複数のコンテンツの推薦順位を決定する（ステップＳＴ１０１）。具体的には、リスト作成部１３は、アルゴリズム記憶部１８に格納されている各推薦アルゴリズム（例えば、図３に示されるアルゴリズムＡ、アルゴリズムＢおよびアルゴリズムＣ）によって、取得された各コンテンツの推薦順位を算出する。図６は、各推薦アルゴリズムにより算出された各コンテンツの推薦順位の一例を示す図である。この例では、インターネット２００を通して取得されたコンテンツの数は２０であり、それらコンテンツの名称は、コンテンツａ、コンテンツｂ、コンテンツｃ、・・・である。リスト作成部１３は、各推薦アルゴリズム毎に、それら各コンテンツの推薦順位を決定する。すなわち、リスト作成部１３は、各推薦アルゴリズムにより算出されたコンテンツの重視度が高い順に、推薦順位を付ける。図６の例では、アルゴリズムＡにより１位と算出されたコンテンツはコンテンツａである。アルゴリズムＢにより２位と算出されたコンテンツはコンテンツｄである。アルゴリズムＣにより２０位と算出されたコンテンツはコンテンツａである。
続いて、リスト作成部１３は、コンテンツリストを作成する（ステップＳＴ１０２）。コンテンツリストとは、推薦順位が算出されたコンテンツを、推薦アルゴリズム毎に、その推薦順位に並べたリストである。以下の説明では、アルゴリズムＡ、Ｂ、Ｃに基づくコンテンツリストを、それぞれコンテンツリストＡ、Ｂ、Ｃと称する。
続いて、リスト作成部１３は、コンテンツリストをユーザ装置３０に送信する（ステップＳＴ１０３）。その送信するコンテンツリストは、アルゴリズム記憶部１８に格納されている推薦アルゴリズムのうちの次のように選択された推薦アルゴリズムに基づいたコンテンツリストである。
具体的には、リスト作成部１３は、適性値記憶部１９から、前回算出された適性値が最も高い推薦アルゴリズムの名称を最適アルゴリズムとして読み出す。例えば、適性値記憶部１９に、図４に示すような情報が格納されている場合には、前回の算出において最も適性値が高い推薦アルゴリズムはアルゴリズムＡである。この場合には、アルゴリズムＡに基づくコンテンツリストＡを、ユーザ装置３０に送信する。これにより、ユーザ装置３０は、そのコンテンツリストＡを、表示部３３に表示する。図７は、最適アルゴリズムによる推薦順位にコンテンツを並べたコンテンツリストの一例を示す図である。
このように表示されたコンテンツリストの中から、ユーザが、興味のあるコンテンツを入力部３２を利用して選択したとする。例えば、ユーザがコンテンツａを選択したとする。ユーザ装置３０は、その選択されたコンテンツａを示す情報（以下、選択項目情報と記す）を、通信部３１により、アルゴリズム判定装置１０に送信する。
アルゴリズム判定装置１０の制御部１２は、通信部１１を通して、選択項目情報を受信する（ステップＳＴ１０４）。アルゴリズム判定装置１０の制御部１２は、選択項目情報に基づいて、コンテンツａが選択されたことを評価度取得部１４および重視度計算部１５に通知する。
評価度取得部１４は、その通知を受け取ると、ユーザ装置３０の表示部３３に表示されているコンテンツリスト（コンテンツリストＡ）に対するユーザの評価度を次のように取得する（ステップＳＴ１０５）。例えば、評価度取得部１４は、評価度の入力インタフェースの画像をユーザ装置３０の表示部３３に表示する。図８は、その評価度の入力インタフェースの一例を示す図である。図８の例では、入力インタフェースの画像は、棒グラフの画像である。表示部３３には、入力インターフェースの画像と共に、評価指標を示すアイコンも表示されている。図８の例では、評価度取得部１４は、評価項目として、例えば「満足度」の評価度をユーザに入力させる。ユーザは、表示部３３に表示されているコンテンツの推薦順位に対する満足の度合いを、入力部３２によって棒グラフを操作することにより、入力する。評価度（満足度）が入力されると、ユーザ装置３０は、入力された評価度（満足度）の情報（値）をアルゴリズム判定装置１０に、通信部３１により、送信する。例えば、ユーザ装置３０は、棒グラフのどの位置が選択されたかを示す情報（値）をアルゴリズム判定装置１０に送信する。
アルゴリズム判定装置１０の評価度取得部１４は、通信部１１を介してその情報を受信すると、当該情報および評価度演算データ（例えば入力インターフェースである棒グラフの位置と、評価度との関係データ）に基づいて評価度を算出する。そして、評価度取得部１４は、その算出結果を評価度記憶部１７に格納する。図９は、評価度記憶部１７に格納されている評価度の一例を示す図である。図９の例では、例えばアルゴリズムＡの「評価度（満足度）」が「０．８」であるという情報が評価度記憶部１７に格納されている。
評価度取得部１４は、また、算出した評価度の情報をアルゴリズム判定部１６に通知する。
次に、重視度計算部１５が、ユーザにより選択されたコンテンツ（この例ではコンテンツａ）に対する重視度を推薦アルゴリズム毎に計算する（ステップＳＴ１０６）。例えば、重視度計算部１５は、推薦アルゴリズム毎の重視度を以下のように計算する。
重視度計算部１５は、ステップＳＴ１０１においてリスト作成部１３が算出したコンテンツの推薦順位に基づいて、ユーザに選択されたコンテンツａの重視度を推薦アルゴリズム毎に算出する。例えば、重視度計算部１５は、推薦順位の「逆数」を、「コンテンツの重視度」として算出する。具体的には、図６の例では、アルゴリズム記憶部１８に格納されているアルゴリズムＡ、Ｂ、Ｃによるコンテンツａの各推薦順位は、それぞれ、１位、５位、２０位である。アルゴリズムＡによるコンテンツａの推薦順位は「１」なので、重視度計算部１５は、その逆数である「１．０」をアルゴリズムＡによるコンテンツａの重視度とする。また、アルゴリズムＢによるコンテンツａの推薦順位は「５」なので、重視度計算部１５は、その逆数である「０．２」をアルゴリズムＢによるコンテンツａの重視度とする。同様に、アルゴリズムＣによるコンテンツａの推薦順位は「２０」なので、重視度計算部１５は、その逆数である「０．０５」をアルゴリズムＣによるコンテンツａの重視度とする。図１０は、アルゴリズムＡ、Ｂ、Ｃによるコンテンツａの各重視度の一例を示す図である。
重視度計算部１５は、算出した重視度の情報をアルゴリズム判定部１６に通知する。アルゴリズム判定部１６は、受け取った重視度と、評価度取得部１４から取得した評価度（ステップＳＴ１０５を参照）とに基づいて、各推薦アルゴリズムの適性値を算出する（ステップＳＴ１０７）。
例えば、アルゴリズム判定部１６は、まず、アルゴリズムＡによるコンテンツａの重視度と、ユーザの満足度０．８とに基づいて、アルゴリズムＡの適性値を算出する。図１１は、アルゴリズム判定部１６により算出された適性値の一例を重視度および満足度と共に示す図である。図１１の例では、アルゴリズム判定部１６は、満足度をそのままアルゴリズムＡの適性値としている。つまり、アルゴリズムＡにおいて、コンテンツａの重視度は１．０であり、ユーザの満足度は０．８である。アルゴリズム判定部１６は、その満足度「０．８」をそのままアルゴリズムＡの適性値としている。
図１１の例では、アルゴリズムＡについては、ユーザの満足度の情報が有るが、アルゴリズムＢ、Ｃについては、ユーザの満足度の情報は無い。つまり、アルゴリズムＡは、ユーザ装置３０の表示部３３に表示されたコンテンツリストに使用されたアルゴリズムである。このため、このアルゴリズムＡに対するユーザの評価度（満足度）の情報はユーザにより入力される。これに対して、他のアルゴリズムＢ、Ｃに関してはユーザは評価しない（評価できない）ので、当該アルゴリズムＢ、Ｃに対するユーザの評価度（満足度）の情報は無い。このことから、アルゴリズム判定部１６は、アルゴリズムＡの適性値に基づいてアルゴリズムＢ、Ｃの各適性値を推定してもよい。例えば、各推薦アルゴリズムによるコンテンツａの重視度と適性値との比率が同一になるように、適性値を算出（推定）してもよい。すなわち、図１１の例では、アルゴリズムＡによるコンテンツａの重視度と適性値との比率は、１．０対０．８である。アルゴリズムＢによるコンテンツａの重視度と適性値との比率も同一となるように、アルゴリズム判定部１６は、アルゴリズムＢによるコンテンツａの適性値を算出する。つまり、アルゴリズム判定部１６は、アルゴリズムＢの適性値を、（０．８×０．２÷１＝０．１６）と算出する。同様に、アルゴリズム判定部１６は、アルゴリズムＣの適性値を０．０４と算出する。
アルゴリズム判定部１６は、上記のように算出した算出値（適正値）に加えて、さらに適性値記憶部１９に格納されている適性値の履歴（図４参照）をも利用して、各推薦アルゴリズムの適性値を算出してもよい。例えば、アルゴリズム判定部１６は、過去の予め定められた回数（例えば２回）分の適性値と、上記のように算出した図１１に示すような今回の算出値（適正値）との平均値を、今回の推薦アルゴリズムの適性値として算出してもよい。図１２は、適性値の履歴をも利用して算出した各推薦アルゴリズムの適性値の一例を示す図である。すなわち、図１２の例では、アルゴリズム判定部１６は、コンテンツａについて、アルゴリズムＡの１回目適正値（図４参照）０．５、２回目適正値０．５および今回の算出値（適正値；図１１参照）０．８の平均値である０．６を適正値として算出している。同様に、アルゴリズム判定部１６は、コンテンツａについて、アルゴリズムＢの１回目適正値（図４参照）０．１６、２回目適正値０．１６および今回の算出値（適正値；図１１参照）０．１６の平均値である０．１６を適正値として算出している。さらに同様に、アルゴリズム判定部１６は、コンテンツａについて、アルゴリズムＣの１回目適正値（図４参照）０．１６、２回目適正値０．１６および今回の算出値（適正値；図１１参照）０．０４の平均値である０．１２を適正値として算出している。
アルゴリズム判定部１６は、上記のように算出した推薦アルゴリズムの適性値を、適性値記憶部１９に格納する（ステップＳＴ１０８）。
上記のように、アルゴリズム判定部１６により算出された適性値が最も高い推薦アルゴリズムが、ユーザにとっての最適アルゴリズムとなる。アルゴリズム判定装置１０がユーザ装置３０にコンテンツリストを次に送信する場合に、アルゴリズム判定装置１０は、その最適アルゴリズムにより算出された推薦順位のコンテンツリストをユーザ装置３０に送信する（ステップＳＴ１０３参照）。
なお、上記例では、評価度取得部１４は、評価度として「満足度」を取得している。これに加えて、評価度取得部１４は、「満足度」以外の評価項目の評価度も取得してもよい。
図１３は、評価度取得部１４が取得する評価項目の評価度の他の例を示す図である。図１３の例では、評価度として、満足度に加えて、好感度、意外度が挙げられている。また、図１３の例では、評価度取得部１４は、満足度を６回、好感度を１回、意外度を６回取得している。例えば、ユーザがすべての評価度が高い推薦アルゴリズムを選択したいと設定しているとする。この場合には、評価度取得部１４は、すべての評価度の過去の値の平均値を計算し、その平均値を各推薦アルゴリズムの評価度としてもよい。この場合には、図１３の例では、アルゴリズムＢが最も適性値の高い推薦アルゴリズムとなる。
また、アルゴリズム判定部１６は、評価度取得部１４から取得した評価度をそのまま推薦アルゴリズムの適性値として用いてもよい。
また、ユーザは、自身が重視している評価項目をより評価する傾向にあるので、アルゴリズム判定部１６は、最も評価回数の多い評価項目を、ユーザが重視している項目であると判断してもよい。この場合、図１３の例において、アルゴリズム判定部１６は、評価回数が最も多い「意外度」をユーザが最も重視していると判断してもよい。そして、アルゴリズム判定部１６は、意外度の値が最も高いアルゴリズムＣを、最も適性値の高い推薦アルゴリズムと判定してもよい。
以上のように、第１実施形態によれば、アルゴリズム判定装置１０のリスト作成部１３は、最適とされている推薦アルゴリズムにより算出された推薦順位によるコンテンツリストをユーザに提示する。評価度取得部１４は、コンテンツリストの評価度をユーザから取得する。重視度計算部１５は、ユーザから選択されたコンテンツに対する、各推薦アルゴリズムの重視度を算出する。アルゴリズム判定部１６は、評価度取得部１４が取得した評価度と、重視度計算部１５が算出した重視度とに基づいて、各アルゴリズムの適性値を算出し、算出結果を適性値記憶部１９に保存する。このような構成により、アルゴリズム判定装置１０は、推薦結果に対するユーザの評価を反映させることができる。これにより、アルゴリズム判定装置１０は、ユーザにとって最適な推薦結果を提供できるという効果が得られる。
なお、第１実施形態では、ＣＰＵが実行する各機能を、一例として、ソフトウエア・プログラムとして説明した。しかしながら、図１に示す各機能は、第１実施形態に係る推薦支援システムを実現する場合において、ソフトウエア・プログラムおよびハードウエアの少なくとも何れかによって実現される所定の機能単位として認識することができる。したがって、これら各機能の一部または全部を、ハードウエアとして実現してもよい。
また、この推薦支援システムを構成する装置内において、コンピュータ・プログラムは、読み書き可能なメモリまたはハードディスク装置等の記憶デバイス（記憶媒体）５１に格納すればよい。そして、このような場合において、本発明は、コンピュータ・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。
（第２実施形態）
図１４は、本発明に係る第２実施形態の推薦支援装置６０の構成を示すブロック図である。図１４に示すように、推薦支援装置６０は、評価度取得部（評価度取得手段）６１およびアルゴリズム判定部（アルゴリズム判定手段）６２を備える。
評価度取得部６１は、コンテンツの推薦順位を算出するアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出したアルゴリズムに対する評価度をユーザから取得する。アルゴリズム判定部６２は、取得された評価度に基づいて、各アルゴリズムの適性度を算出する。評価度取得部６１は、第１実施形態における評価度取得部１４に相当する。アルゴリズム判定部６２は第１実施形態におけるアルゴリズム判定部１６に相当する。
以上のように、第２実施形態によれば、推薦支援装置６０は、上記のように、第１実施形態と同様に、ユーザの評価を反映したユーザにとってのアルゴリズムの適性度を得ることができる。これにより、推薦支援装置６０は、ユーザにとってより良い推薦結果を提供できる。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、この出願は、２０１０年８月２３日に出願された日本出願特願２０１０−１８５９６９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する評価度取得手段と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出するアルゴリズム判定手段と
を備えた推薦支援装置。
（付記２）
前記ユーザにより選択された前記コンテンツの重視度を前記アルゴリズム毎に算出する重視度算出手段をさらに備え、
前記アルゴリズム判定手段は、前記算出された重視度と前記取得された評価度とに基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する付記１記載の推薦支援装置。
（付記３）
前記重視度算出手段は、前記アルゴリズムにより算出された前記コンテンツの推薦順位の逆数を、当該コンテンツの重視度として算出する付記２記載の推薦支援装置。
（付記４）
前記アルゴリズム判定手段は、ユーザからの評価度が取得されていない前記アルゴリズムの適性度を、前記ユーザからの評価度が取得されている前記アルゴリズムの適性度と、前記重視度算出手段により算出された重視度とに基づいて推定する付記２又は付記３記載の推薦支援装置。
（付記５）
前記評価度取得手段は、ユーザによりコンテンツが選択された後に、前記ユーザの評価度を取得する付記１乃至付記４の何れか一つに記載の推薦支援装置。
（付記６）
前記評価度取得手段は、前記評価度として、ユーザの満足度を取得する付記１乃至付記５の何れか一つに記載の推薦支援装置。
（付記７）
付記１乃至付記６の何れか一つに記載の推薦支援装置から提供されたコンテンツの推薦順位に対するユーザの評価度を受け付け、当該評価度を前記推薦支援装置に送信するユーザ装置。
（付記８）
付記１乃至付記６の何れか一つに記載の推薦支援装置と、
付記７記載のユーザ装置と
を備えた推薦支援システム。
（付記９）
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得し、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する推薦支援方法。
（付記１０）
前記ユーザにより選択された前記コンテンツの重視度を前記アルゴリズム毎にさらに算出し、
前記各アルゴリズムの適性度を算出するに際して、前記算出された重視度と前記取得された評価度とに基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する付記９記載の推薦支援方法。
（付記１１）
前記アルゴリズム毎の重視度を算出するに際して、前記アルゴリズムにより算出された各コンテンツの推薦順位の逆数を、該コンテンツに対する重視度とする付記１０記載の推薦支援方法。
（付記１２）
前記各アルゴリズムの適性度を算出するに際して、ユーザからの評価度が取得されていない前記アルゴリズムの適性度を、前記ユーザからの評価度が取得されている前記アルゴリズムの適性度と、前記算出された重視度とに基づいて推定する付記１０又は付記１１記載の推薦支援方法。
（付記１３）
ユーザによりコンテンツが選択された後に、前記評価度を取得する付記９乃至付記１２の何れか一つに記載の推薦支援方法。
（付記１４）
前記評価度として、ユーザの満足度を取得する付記９乃至付記１３の何れか一つに記載の推薦支援方法。
（付記１５）
コンテンツの推薦順位を算出する複数のアルゴリズムのうち、ユーザに提供された前記コンテンツの推薦順位を算出した前記アルゴリズムに対する前記ユーザの評価度を取得する処理と、
前記取得された評価度に基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを含むプログラム記憶媒体。
（付記１６）
前記ユーザにより選択された前記コンテンツの重視度を前記アルゴリズム毎に算出する処理をさらにコンピュータに実行させ、
前記各アルゴリズムの適性度を算出するに際して、前記算出された重視度と前記取得された評価度とに基づいて、前記各アルゴリズムの適性度を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む付記１５記載のプログラム記憶媒体。
（付記１７）
前記アルゴリズムごとの重視度を算出するに際して、前記アルゴリズムにより算出された各コンテンツの推薦順位の逆数を、該コンテンツに対する重視度とする処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む付記１５又は付記１６記載のプログラム記憶媒体。
（付記１８）
前記各アルゴリズムの適性度を算出するに際して、ユーザからの評価度が取得されていない前記アルゴリズムの適性度を、前記ユーザからの評価度が取得されている前記アルゴリズムの適性度と、前記算出された重視度とに基づいて推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む付記１６または付記１７記載のプログラム記憶媒体。
（付記１９）
ユーザによりコンテンツが選択された後に、前記評価度を取得する処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む付記１５乃至付記１８の何れか一つに記載のプログラム記憶媒体。
（付記２０）
前記評価度として、ユーザの満足度を取得する処理をコンピュータに実行させるプログラムを含む付記１５乃至付記１９の何れか一つに記載のプログラム記憶媒体。
【産業上の利用可能性】
【０００９】
本発明は、例えば、様々な情報を提供する検索システムに適用できる。
【符号の説明】
【００１０】
１０  アルゴリズム判定装置
１１  通信部
１２  制御部
１３  リスト作成部
１４  評価度取得部
１５  重視度計算部
１６  アルゴリズム判定部
１７  評価度記憶部
１８  アルゴリズム記憶部
１９  適性値記憶部
３０  ユーザ装置
３１  通信部
３２  入力部
３３  表示部
５０  ＣＰＵ
５１  記憶媒体
５２  プログラム
６０  推薦支援装置
６１  評価度取得部
６２  アルゴリズム判定部
１００  推薦支援システム
２００  インターネット
２０１  サーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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2012026410.tif 000018
2012026410.tif 000019
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